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Repensando la fijación de precios de opciones en finanzas

Una mirada a nuevos métodos para valorar opciones financieras usando datos del mercado.

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Tabla de contenidos

En el mundo de las finanzas, la gente a menudo quiere saber cómo se fijan los precios de diferentes productos financieros, como las Opciones. Las opciones son contratos que le dan al comprador el derecho de comprar o vender un activo a un cierto precio antes de una fecha específica. Estos productos pueden ser complejos, especialmente cuando hay múltiples activos involucrados. En los últimos años, ha habido un cambio en cómo se abordan estos problemas de precios.

Tradicionalmente, los expertos en finanzas elegían un modelo específico para representar cómo se comportan los precios en el mercado. Luego calculaban varios valores importantes como los precios de las opciones, las estrategias de cobertura y las medidas de riesgo basándose en ese modelo. Sin embargo, los expertos se han dado cuenta de que ningún modelo único es perfecto. Como resultado, ha crecido el interés en enfoques alternativos que no dependen de un modelo fijo.

El Cambio de Paradigma

Este nuevo enfoque no depende de ningún modelo específico. En cambio, busca calcular valores como los precios de opciones y las medidas de riesgo mientras toma en cuenta la incertidumbre en el mercado. Esto se puede hacer usando los Datos disponibles sin hacer suposiciones fuertes sobre cómo se comportan los precios.

Hay dos formas principales de abordar este problema. Una forma es comenzar con un modelo específico y permitir cierta incertidumbre en los parámetros. Esto implica métodos que consideran varios modelos o una clase de modelos que comparten ciertos rasgos. Otra forma es mirar los datos reales del mercado y hacer inferencias basadas en esos datos, usando principios como la ausencia de oportunidades de Arbitraje.

Importancia de la Información Adicional

Al tratar con opciones, la información extra puede mejorar mucho cómo se fijan los precios de estos productos. Por ejemplo, conocer los precios de opciones similares puede dar ideas importantes que ayudan a refinar el modelo de precios. Esta información adicional puede ayudar a reducir el rango de precios posibles, haciendo que las estimaciones sean más precisas.

Además, no toda la información extra es igualmente valiosa. La información que está estrechamente relacionada con la opción que se está evaluando tiende a proporcionar mejores ideas que los datos no relacionados. Por lo tanto, centrarse en los datos más relevantes es crucial para lograr los mejores resultados.

Fundamentos de los Mercados Financieros

En los mercados financieros, se comercian diversos activos, y sus precios fluctúan según la oferta y la demanda. Cada activo tiene sus propias características, como riesgo y retorno, que deben analizarse al fijar precios de productos complejos como opciones de múltiples activos.

Al fijar el precio de una opción de múltiples activos, es importante tener en cuenta las relaciones (o dependencias) entre los diferentes activos. Entender cómo interactúan estos activos entre sí ayuda a fijar precios de manera precisa en opciones que dependen de múltiples activos subyacentes.

Límites Sin Modelo

Un objetivo en matemáticas financieras es determinar límites sin modelo para el precio de una opción. Estos límites sirven como límites que indican los precios más altos y más bajos posibles para esa opción basándose en los datos disponibles. Al calcular estos límites, se puede lograr una comprensión más clara del precio de la opción.

Usando un método conocido como "supercobertura", los expertos en finanzas pueden crear una estrategia que busca garantizar un pago específico mientras considera la incertidumbre sobre los movimientos de precios. Esto implica encontrar una forma de invertir en varios activos para cubrir posibles pérdidas del contrato de opción.

Teorema Fundamental de Fijación de Precios de Activos

En el contexto de la fijación de precios sin modelo, se puede establecer un teorema fundamental. Este teorema describe las condiciones bajo las cuales no existe arbitraje en el mercado. El arbitraje se refiere a la oportunidad de obtener ganancias sin riesgo aprovechando las diferencias de precio en diferentes mercados.

Si no hay oportunidades de arbitraje, significa que el mercado es eficiente, y los precios de los activos reflejarán su verdadero valor. El teorema depende crucialmente de las relaciones entre los activos para derivar el modelo de precios adecuado.

Métodos Numéricos

Encontrar los precios correctos para opciones usando métodos numéricos puede ser complicado. La complejidad de los cálculos aumenta significativamente con el número de activos involucrados. Sin embargo, los avances recientes en tecnología, incluyendo el uso de técnicas de aprendizaje profundo, han facilitado el cálculo de estos precios.

El aprendizaje profundo permite la aproximación de funciones complejas que pueden representar la relación entre diferentes activos financieros. Esto hace posible evaluar el precio de las opciones de manera rápida y eficiente.

Experimentos de Simulación

Para entender mejor cómo funcionan estos métodos de fijación de precios en escenarios del mundo real, se pueden realizar experimentos de simulación. Estos experimentos implican generar datos artificiales basados en modelos asumidos, luego usar esos datos para ejecutar simulaciones que fijen precios de varias opciones.

Al agregar gradualmente más información en forma de opciones adicionales o precios de activos, se vuelve posible observar cómo estos cambios afectan los resultados de precios. Los experimentos pueden revelar patrones y proporcionar ideas sobre qué tipos de información son más útiles para mejorar la precisión de los precios.

Resultados y Análisis

Al analizar los resultados de los experimentos de simulación, a menudo surgen algunas observaciones clave. Un hallazgo común es que a medida que se introduce información más relevante, las estimaciones para los precios de opciones se vuelven más ajustadas y precisas. Esto es particularmente evidente cuando la información adicional se asemeja a las características de la opción objetivo que se está evaluando.

En ciertos casos, la mejora en la estimación de precios puede ser significativa, especialmente para opciones con precios de ejercicio cerca del precio actual de mercado de los activos subyacentes. Sin embargo, el impacto tiende a disminuir para opciones más extremas, donde la conexión con la información relevante se debilita.

Conclusión

En general, el cambio de enfoques tradicionales basados en modelos a métodos sin modelo y orientados a datos ha abierto nuevas avenidas para entender y fijar mejor los precios de productos financieros complejos. Al utilizar de manera efectiva la información disponible en el mercado y aprovechar los avances en métodos computacionales, los expertos en finanzas pueden obtener estimaciones más confiables para los precios de las opciones.

La conclusión clave es la importancia de seleccionar información relevante que esté alineada con la opción que se está evaluando. Esto asegura un proceso de estimación más eficiente y preciso, permitiendo una mejor toma de decisiones en los mercados financieros. En esencia, abrazar la incertidumbre mientras se aprovechan los datos disponibles puede llevar a un mejor desempeño en la fijación de precios y la gestión de riesgos en finanzas.

Fuente original

Título: Improved model-free bounds for multi-asset options using option-implied information and deep learning

Resumen: We consider the computation of model-free bounds for multi-asset options in a setting that combines dependence uncertainty with additional information on the dependence structure. More specifically, we consider the setting where the marginal distributions are known and partial information, in the form of known prices for multi-asset options, is also available in the market. We provide a fundamental theorem of asset pricing in this setting, as well as a superhedging duality that allows to transform the maximization problem over probability measures in a more tractable minimization problem over trading strategies. The latter is solved using a penalization approach combined with a deep learning approximation using artificial neural networks. The numerical method is fast and the computational time scales linearly with respect to the number of traded assets. We finally examine the significance of various pieces of additional information. Empirical evidence suggests that "relevant" information, i.e. prices of derivatives with the same payoff structure as the target payoff, are more useful that other information, and should be prioritized in view of the trade-off between accuracy and computational efficiency.

Autores: Evangelia Dragazi, Shuaiqiang Liu, Antonis Papapantoleon

Última actualización: 2024-04-02 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2404.02343

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2404.02343

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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